Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике. №484, стр.168

Найти методом моментов по выборке x₁, x₂,…, x_n точечные оценки неизвестных параметров a и b равномерного распределения, плотность которого

Случайная величина X (ошибка измерения дальности радиодальномером) подчинена равномерному закону распределения с неизвестными параметрами a и b. Ниже приведено эмпирическое распределение средней ошибки n=200 измерений дальности (в первой строке указана средняя ошибка x_i; во второй строке указана частота n_i - количество измерений, имеющих среднюю ошибку x_i):

Найти методом моментов точечные оценки неизвестных параметров a и b равномерного распределения.

Случайная величина X распределена по «двойному» закону Пуассона:

Ниже приведено эмпирическое распределение числа появлений события в n=327 испытаниях (в первой строке указано число x_i появлений события; во второй строке приведена частота n_i - количество испытаний, в которых появилось x_i событий):

Найти методом моментов точечные оценки неизвестных параметров λ₁ и λ₂ «двойного распределения» Пуассона.

Случайная величина X (число появлений события A в m независимых испытаниях) подчинена биномиальному закону распределения с неизвестным параметром p. Ниже приведено эмпирическое распределение числа появлений события A в 1000 испытаниях (в первой строке указано число x_i появлений события в одном опыте из m=10 испытаний, во второй строке приведена частота n_i - число опытов, в которых наблюдалось x_i появлений события A):

Найти методом наибольшего правдоподобия точечную оценку неизвестного параметра p биномиального распределения.

Случайная величина X (число появлений события A в m независимых испытаниях) подчинена закону распределения Пуассона с неизвестным параметром λ:

где m – количество испытаний в одном опыте, x_i – число появлений события в i-ом опыте (i=1,2,3,…,n). Найти методом наибольшего правдоподобия по выборке x₁, x₂,…, x_n точечную оценку неизвестного параметра λ распределения Пуассона.

Случайная величина X (число поврежденных стеклянных изделий в одном контейнере) распределена по закону Пуассона с неизвестным параметром λ. Ниже приведено эмпирическое распределение числа поврежденных изделий в 500 контейнерах (в первой строке указано количество x_i поврежденных изделий в одном контейнере, во второй строке приведена частота n_i - число контейнеров, содержащих x_i поврежденных изделий):

Найти методом наибольшего правдоподобия точечную оценку неизвестного параметра λ распределения Пуассона.

Случайная величина X (время безотказной работы элемента) имеет показательное распределение f(x)= λe^-λx (x≥0). Ниже приведено эмпирическое распределение среднего времени работы 1000 элементов (в первой строке указано среднее время x_i безотказной работы одного элемента в часах; во второй строке указана частота n_i - количество элементов, проработавших в среднем x_i часов):

Найти методом наибольшего правдоподобия точечную оценку неизвестного параметра λ показательного распределения.